GPT-3 چطور کار ميکنه؟
GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته است که توسط OpenAI ایجاد شده است. از تکنیک های یادگیری عمیق برای درک و تولید زبان طبیعی استفاده می کند و به عنوان یکی از پیشرفته ترین سیستم های نوع خود در نظر گرفته می شود. در هسته خود، GPT-3 یک مدل زبان است، به این معنی که وظیفه اصلی آن پیش بینی کلمه بعدی با توجه به یک دنباله از کلمات قبلی است. GPT-3 بر اساس معماری ترانسفورم - یک نوع شبکه عصبی طراحی شده به طور خاص برای وظایف پردازش زبان طبیعی است. ترانسفورم از چندین لایه تشکیل شده است که هر یک از آنها شامل مکانیسم های خود توجه است. این مکانیسم ها به مدل اجازه می دهد تا اهمیت کلمات مختلف در دنباله ورودی را در هنگام پیش بینی وزن کند، فرآیندی که به درک روابط زمینه ای کمک می کند. یکی از نقاط قوت یادگیری اصلی GPT-3 یادگیری ایجاد یک متن خاص است. این امکان
Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction: GPT-3 چطور کار ميکنه؟
### Input: .
### Response: GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته است که توسط OpenAI ایجاد شده است. از تکنیک های یادگیری عمیق برای درک و تولید زبان طبیعی استفاده می کند و به عنوان یکی از پیشرفته ترین سیستم های نوع خود در نظر گرفته می شود. در هسته خود، GPT-3 یک مدل زبان است، به این معنی که وظیفه اصلی آن پیش بینی کلمه بعدی با توجه به یک دنباله از کلمات قبلی است. GPT-3 بر اساس معماری ترانسفورم - یک نوع شبکه عصبی طراحی شده به طور خاص برای وظایف پردازش زبان طبیعی است. ترانسفورم از چندین لایه تشکیل شده است که هر یک از آنها شامل مکانیسم های خود توجه است. این مکانیسم ها به مدل اجازه می دهد تا اهمیت کلمات مختلف در دنباله ورودی را در هنگام پیش بینی وزن کند، فرآیندی که به درک روابط زمینه ای کمک می کند. یکی از نقاط قوت یادگیری اصلی GPT-3 یادگیری ایجاد یک متن خاص است. این امکان
GPT-3 چطور کار ميکنه؟ .
user
GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته است که توسط OpenAI ایجاد شده است. از تکنیک های یادگیری عمیق برای درک و تولید زبان طبیعی استفاده می کند و به عنوان یکی از پیشرفته ترین سیستم های نوع خود در نظر گرفته می شود. در هسته خود، GPT-3 یک مدل زبان است، به این معنی که وظیفه اصلی آن پیش بینی کلمه بعدی با توجه به یک دنباله از کلمات قبلی است. GPT-3 بر اساس معماری ترانسفورم - یک نوع شبکه عصبی طراحی شده به طور خاص برای وظایف پردازش زبان طبیعی است. ترانسفورم از چندین لایه تشکیل شده است که هر یک از آنها شامل مکانیسم های خود توجه است. این مکانیسم ها به مدل اجازه می دهد تا اهمیت کلمات مختلف در دنباله ورودی را در هنگام پیش بینی وزن کند، فرآیندی که به درک روابط زمینه ای کمک می کند. یکی از نقاط قوت یادگیری اصلی GPT-3 یادگیری ایجاد یک متن خاص است. این امکان
assistant